TFT-LCD液晶显示器表面缺陷检测技术研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| CONTENTS | 第10-12页 |
| 第一章 序论 | 第12-20页 |
| ·课题背景 | 第12-13页 |
| ·研究的内容、目的和意义 | 第13-15页 |
| ·研究的内容和目的 | 第13-15页 |
| ·对 TFT-LCD进行缺陷检测的意义 | 第15页 |
| ·国内外研究的状况 | 第15-17页 |
| ·电学的方法 | 第15-16页 |
| ·光学方法 | 第16-17页 |
| ·TFT-LCD显示原理介绍 | 第17-20页 |
| 第二章 TFT-LCD 缺陷检测系统介绍 | 第20-23页 |
| 第三章 图像的获取和基于“平滑抽样”的区域划分 | 第23-31页 |
| ·图像的获取 | 第23-26页 |
| ·区域划分算法设计 | 第26-30页 |
| ·本章小节 | 第30-31页 |
| 第四章 图像的分割 | 第31-40页 |
| ·图像分割算法简述 | 第31-32页 |
| ·图像非周期性的分析 | 第32-34页 |
| ·基于“投影谷点”的图像分割 | 第34-39页 |
| ·图像的投影 | 第34-36页 |
| ·获取图像投影曲线的谷点 | 第36-38页 |
| ·区域的分类 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第五章 区域的特征提取 | 第40-51页 |
| ·图像的特征提取简述 | 第40-46页 |
| ·图像的几何特征 | 第40-42页 |
| ·图像的形状特征 | 第42-44页 |
| ·图像的纹理特征 | 第44-46页 |
| ·区域的特征分析与特征的选择 | 第46-50页 |
| ·区域的特征分析 | 第46-48页 |
| ·区域的特征提取 | 第48-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第六章 基于BP神经网络的缺陷识别 | 第51-60页 |
| ·神经网络的发展与应用 | 第51-52页 |
| ·BP神经网络的基本原理 | 第52-54页 |
| ·BP网络的设计 | 第54-56页 |
| ·特征向量的归一化 | 第56页 |
| ·网络的训练和缺陷识别 | 第56-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第七章 实验与分析 | 第60-62页 |
| 结论 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-66页 |
| 攻读学位期间发表论文 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
